IOE OpenIR  > 光电探测与信号处理研究室(五室)
Department光电探测与信号处理研究室(五室)
改进粒子滤波的弱小目标跟踪
樊香所; 徐智勇; 张建林
Source Publication光电工程
Volume45Issue:8Pages:14-23
2018
Language中文
ISSN1003-501X
DOI1003-501X(2018)45:8<170569:GJLZLB>2.0.TX;2-J
Indexed ByCSCD
CSCD IDCSCD:6304505
SubtypeJ
Abstract针对低信噪比(SNR<;3dB)场景下弱小目标跟踪问题,提出了改进的粒子滤波跟踪方法。本文首先通过空间位置加权的方式来获取灰度特征,并将邻域运动模型和灰度概率图相结合来获取弱小目标运动特征,然后构建灰度与运动特性的联合观测模型来计算粒子权值。同时在跟踪过程中考虑到目标的灰度分布特性并不稳定,加入了自适应更新参考目标灰度模板的策略,最后采用几组真实场景来验证本文算法的跟踪效果。实验证明:和传统算法相比,本文算法增强了低信噪比(SNR<;3dB)场景下红外弱小目标跟踪能力。
Keyword弱小目标 跟踪 粒子滤波 特征融合
Citation statistics
Cited Times:3[CSCD]   [CSCD Record]
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9181
Collection光电探测与信号处理研究室(五室)
Affiliation1.中国科学院光电技术研究所
2.电子科技大学光电科学与工程学院
3.中国科学院大学
Recommended Citation
GB/T 7714
樊香所,徐智勇,张建林. 改进粒子滤波的弱小目标跟踪[J]. 光电工程,2018,45(8):14-23.
APA 樊香所,徐智勇,&张建林.(2018).改进粒子滤波的弱小目标跟踪.光电工程,45(8),14-23.
MLA 樊香所,et al."改进粒子滤波的弱小目标跟踪".光电工程 45.8(2018):14-23.
Files in This Item:
File Name/Size DocType Version Access License
2018-1028.pdf(1835KB)期刊论文出版稿开放获取CC BY-NC-SAView Application Full Text
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[樊香所]'s Articles
[徐智勇]'s Articles
[张建林]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[樊香所]'s Articles
[徐智勇]'s Articles
[张建林]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[樊香所]'s Articles
[徐智勇]'s Articles
[张建林]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
File name: 2018-1028.pdf
Format: Adobe PDF
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.